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Enregistrement W3082695081 · doi:10.3990/1.9789464024982

Towards an integrated understanding of university research commercialisation: a university spin-off perspective

2020· dissertation· en· W3082695081 sur OpenAlexfundno aff
Igors Skute

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndiana University BloomingtonUniversidad de DeustoConnaught FundUniversità di BolognaUniversitat de BarcelonaUniversitetet i OsloUniversity of NottinghamKU LeuvenUniversity of TorontoNord universitetLunds UniversitetGeorgia Institute of TechnologyTechnische Universiteit DelftUniversidade de Santiago de CompostelaImperial College LondonUniversitat Autònoma de BarcelonaUniversity of CambridgeUniversity of TwenteUniversiteit Gent
Mots-clésEntrepreneurshipTypologyDisciplineLeverage (statistics)LiabilityKnowledge managementPerspective (graphical)Political scienceEngineering ethicsBusinessPublic relationsEngineeringSociologyComputer scienceSocial scienceAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

University spin-offs (USOs) are increasingly recognised as a prime mechanism to generate technological, economic and societal impact on regional and national levels. Yet, despite favourable institutional and policy arrangements fostering academic entrepreneurship, many USOs face major issues to overcome the liability of newness and smallness in the initial venturing phases. In result, existing research commercialisation practices remain ineffective with the majority of USOs failing to reach the expected objectives. While this problem has garnered attention both in research and practice, there is a lack of comprehensive understanding of USOs at the early-stage of development, hindering more impactful research commercialisation. To address this problem and to develop new actionable insights, this dissertation employs robust multi-disciplinary, mixed-method techniques. First, this dissertation consolidates and synthesises the existing knowledge on university-industry collaborations and academic entrepreneurship, and presents these concepts as interconnected, multi-layered ecosystems at the individual, organisational and institutional levels. Second, this dissertation examines how early-stage USO characteristics need to be shaped to overcome the initial venturing phases and acquire funding as a leverage for long-term survival. Third, by employing robust text mining and unsupervised machine learning techniques, this dissertation presents a novel USO typology with different venture development trajectories in relation to exploitative and explorative technology development and technology commercialisation activities. The findings of this dissertation foster a comprehensive understanding of university-industry collaborations and academic entrepreneurship research field. Additionally, this dissertation presents new actionable insights for academic entrepreneurs with regards to key determinants of USO development, and stimulates a development of effective government-based support mechanisms of research commercialisation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0070,018
Communication savante0,0410,038
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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